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Vertex AI多智能体部署专家
adk-deployment-specialist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
178
专注于使用Google ADK(代理开发工具包)构建和部署生产级多智能体系统。它负责管理智能体编排(序列/并行/循环)、A2A协议通信、状态管理(内存库)和代码沙箱执行。适用于在Vertex AI Agent Engine上搭建复杂、企业级的AI工作流,尤其是在持续集成/持续部署流程中。
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智能体知识记忆管理
agent-memory-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本技能提供了一个持久化、可检索的混合内存系统,专为AI智能体设计。它作为一个知识管理中心,用于存储和检索项目中的长期记忆,包括系统架构、最佳实践模式和关键决策记录。这确保了重要的知识不会丢失,能够随时被智能体调用,极大地增强了系统的可追溯性和一致性。
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Composio AI ML 接口自动化
ai-ml-api-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
472
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包,先搜索可用工具并确认 ai_ml_api 连接已激活,再使用 schema 约束参数调用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL,整个流程兼顾会话、内存和分页。
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Claid AI 自动化
claid-ai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
271
通过 Rube MCP 驱动的 Composio Claid AI 工具包,实现先搜索工具、校验连接激活再按模式调用多工具执行,从而自动化 Claid AI 任务并保持会话与内存一致性。
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Coinmarketcal 自动化
coinmarketcal-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
145
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动化 Coinmarketcal 操作,先搜索工具和模式,再管理连接并按当前 schema 规范执行多工具流程,确保会话重用和内存参数一致。
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AI工作流上下文恢复
context-management-context-restore
sickn33/antigravity-awesome-skills
352
这是一个复杂的内存管理系统,用于在复杂的、分布式的多智能体AI工作流中,恢复、重构和维护项目上下文。它专注于高级语义记忆重构,利用语义向量搜索、相关性排序和冲突解决机制,确保知识的连续性与历史信息的保真度。
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GGUF量化:高效大模型推理
gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术,旨在实现大语言模型(LLM)在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩,可以显著降低内存和硬件要求,使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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GPTQ LLM 量化指南
gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
81
GPTQ 提供后训练 4 位量化,可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理,同时维持低于 2% 的困惑度损失,适合部署和 QLoRA 微调。
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Landbot自动化指南
landbot-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
63
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包实现场景化的 Landbot 流程自动化,强调工具发现、连接检查、执行规范、内存与会话管理以及 Schema 合规使用。
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LangSmith 跟踪调试助手
langsmith-fetch
ComposioHQ/awesome-claude-skills
203
借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹,分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话,帮助定位行为异常与失败原因。
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CPU/边缘本地大模型推理
llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
180
llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架,专为在资源受限的设备上运行大型语言模型(LLM)而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU(CUDA)的场景,非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化,可以实现内存占用和推理速度的显著优化,支持本地跨平台部署。
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Mailcoach 自动化流程
mailcoach-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
428
通过 Composio 的 Rube MCP 工具链自动化 Mailcoach 操作,先搜索最新工具模式,确保连接激活,再按 schema 执行多工具流程,整个过程遵循会话、内存和分页规范。
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